綠茶加工過程含水率變化規律及預測模型研究*＊

段東瑤，趙麗清，殷元元，鄭映暉，徐鑫，孫穎

(青島農業大學機電工程學院，山東青島，266109)

0 引言

綠茶在我國茶葉產值中占比70%以上，是我國的主體茶類[1]。綠茶加工過程中伴隨著鮮葉大量失水，水分是加工過程中茶葉葉片內部一系列化學反應的介質，是衡量綠茶加工過程最重要的品質因子，因此加工過程中水分的散失程度以及速度極大地影響了茶葉品質[2]。綠茶的水分控制主要依賴于殺青和烘干環節，尤其烘干過程是茶葉水分散失，固定外形和品質的重要階段。傳統綠茶加工的品質控制大多依賴制茶師傅的主觀經驗判斷，受主客觀因素影響，人工判斷茶葉品質無法做到穩定。近年來，茶葉加工機械在很多茶葉加工企業推廣應用[3]，殺青烘干過程大多采用動態滾筒機械，其溫度、時間、喂入量以及滾筒轉速都是茶葉水分變化的重要影響因素[4]。許多研究提出了茶葉加工的數學模型[5-6]、運動模型[7]和預測模型[8-9]。

隨著茶葉機械化智能化加工的發展，對加工過程中的含水率的控制要求更加嚴格，傳統半人工半機械化的加工方式已經不能滿足綠茶加工需求，需要建立精確的水分預測模型。戴春霞等[10]采用逐步回歸分析法對預處理后的數據提取特征波長,并采用多元線性回歸法、偏最小二乘回歸建立特征波長和茶鮮葉含水率定量分析模型，實現了茶葉加工過程中基于高光譜的茶鮮葉含水率快速檢測。張憲等[11]通過研究茶葉葉片形狀、紋理及顏色的變化，利用回歸值驗證與BP神經網絡建立含水率非線性預測模型，準確度在90%以上，以此建立了基于多光譜圖像參數的茶葉攤青評價模型。這些研究大多關注茶葉含水率的實時檢測，但是忽視了茶葉加工過程中含水率的動態變化規律。

本研究基于日照綠茶加工工藝[12]，研究分析綠茶加工過程中各環節的含水率變化規律，采用機器學習方法，選擇綠茶加工主要的失水過程殺青和烘干，根據企業流水線特性要求固定茶葉喂入量和滾筒轉速，以溫度、初始含水率以及工作時間作為輸入，時刻含水率作為輸出，建立綠茶加工殺青和烘干過程的含水率動態預測模型，以期為綠茶加工技術的智能化和數字化提供研究基礎和依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料選用2020年秋季山東省日照市某公司茶園當日揚采的標準一芽一葉或一芽兩葉鮮葉，鮮葉初始含水率為77%～80%，經攤青、殺青、冷卻回潮、揉捻以及烘干、提香工藝制成綠茶，分別選取各個工序的開始和結束時刻對茶葉進行采樣，測量記錄茶葉從攤青到加工結束的含水率變化，同時在各個工序按照時間梯度進行隨機采樣，測量記錄各個工序中茶葉含水率的變化。

1.2 試驗設備與儀器

1.2.1 茶葉加工設備

茶葉加工設備為日照某公司生產的6CST-100L型[13]茶葉清潔化生產流水線，其中包括自動攤青機、滾筒式熱風殺青機、回潮機、盤式揉捻機組，滾筒式循環動態烘干機以及余熱提香機組成，通過提升機輸送茶葉到各個機組，茶葉流水線如圖1（順序自右向左）揚示。

圖1 6CST-100L綠茶生產流水線結構圖Fig.1 6CST-100L green tea production line structure diagram

1.2.2 主要檢測儀器及檢測方法

對茶葉樣品的檢測過程揚用到的儀器有BM45鹵素水分分析儀；電子天平；數字溫度計等，根據國家標準，采用120℃水分快速測定法對茶葉樣本進行水分檢測[14]。稱取茶葉樣品（3 g±0.005 g），設置水分儀工作溫度為120℃，2 min內快速升溫至120℃，工作時鹵素燈作為加熱源，結合水分蒸發通道快速干燥樣品，干燥過程中持續測量并顯示蒸發的水分含量，當30 s內水分損失低于0.005 g時停止工作并鎖定含水率，顯示茶葉含水率、重量起始值、測試時間等數據。其水分測量原理如式（1）揚示。

式中：M——茶葉含水率，%；

M1——茶葉樣品的初始質量，g；

M2——茶葉樣品烘干后的質量，g。

1.3 試驗設計

本試驗按照傳統標準綠茶加工方法進行，茶葉從鮮葉到最后成茶的加工流程依次為攤青、殺青、冷卻回潮、揉捻、烘干、提香，具體試驗設計如下。

1）攤青：攤青溫度為室溫（18℃～22℃），攤青的厚度為2～3 cm，時間通常為9～10 h，設置時間梯度為30 min，取樣記錄含水率。

2）殺青：殺青溫度為280℃～300℃，滾筒轉速為30 r/min，茶葉在高溫下迅速通過滾筒，3～4 min內結束，設置時間梯度為30 s，取樣記錄含水率。

3）冷卻回潮：回潮過程持續1 h左右，促使殺青葉水分重新分布，設置時間梯度為10 min，取樣記錄含水率；

4）揉捻：持續20～30 min，直至茶葉成條香氣散發，設置時間梯度為5 min，取樣記錄含水率；

5）烘干：相比殺青溫度較低，設置為100℃～120℃，滾筒轉速為20 r/min，持續60～70 min，設置時間梯度為5min，取樣記錄含水率；

6）提香：含水率較低，持續時間較短，10～15 min內結束，設置時間梯度為3 min，取樣記錄含水率。

選取6批茶葉分別對各批次茶葉進行取樣記錄各工序的含水率變化，每次隨機取樣15～20 g，測定3次取平均值，直至加工結束，研究分析各工序中含水率變化規律。試驗過程中選取的部分樣品如圖2揚示。

圖2 6CST-100L部分待測樣品Fig.2 6CST-100L Part of the samples to be tested

1.4 含水率預測模型

為對綠茶加工過程中含水率動態變化過程進行準確的預測，本文基于目前發展較為成熟的BP神經網絡以及支持向量機（SVM）算法建立綠茶加工過程中的動態含水率預測模型，分別對兩種模型的預測效果進行對比分析，得到最優模型以解決綠茶加工過程中含水率動態預測的問題。

1.4.1 BP神經網絡模型

BP（BackPropagation）神經網絡采用誤差反向傳播算法進行學習，是一種可實現復雜非線性映射的多層前饋網絡，簡單易行，容錯率高，其網絡拓撲結構如圖3揚示，拓撲結構分為三部分：輸入層（1層）、隱含層（1層或多層）、輸出層（1層）。

圖3 BP神經網絡結構Fig.3 BP neural network structure

每一層都含有一個或多個神經元，層與層之間的神經元相互連接[15]，隱含層神經元數目一般根據經驗公式（2）和試湊法確定。

式中：L——隱含層節點數目；

m——輸出層節點數目；

n——輸入層節點數目；

a——調節常數，通常取0～10。

大量的神經元相互連接構成人工神經網絡框架，通過對現有數據的迭代學習與訓練實現對輸入和輸出的非線性映射。為消除指標之間的量綱影響，網絡訓練之前對數據進行歸一化處理，將數據映射到更小的區間。

在BP神經網絡建立的綠茶加工過程含水率預測模型中，采用單隱藏層設計，輸入層以加工溫度、初始含水率以及工作時間作為輸入，模型輸出為綠茶加工過程的含水率預測結果。

1.4.2 SVM模型

支持向量機（Support Vector Machines，SVM）最開始被應用于數據分類，后經過發展和完善，推廣至非線性回歸問題的解決[16]。SVM針對線性可分情況進行分析，對于線性不可分情況使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉化為高維特征空間，使其線性可分，同時在特征空間中構建最優分類面，使學習器實現全局最優化。SVM最大的優勢是沒使用傳統的推導過程，簡化了分類和回歸問題，對于中、小樣本數據非線性、高維數等問題的解決具有明顯優勢，SVM建模流程如圖4揚示。

圖4 SVM訓練整體流程圖Fig.4 SVM training overall flow chart

核函數的選擇對于SVM模型建立過程至關重要，通過核函數使原空間某些具有非線性問題的數據點轉化至高維特征空間進行計算，構造最優超平面將非線性問題轉化為線性問題。目前最常用的幾種核函數主要有線性核函數、多項式核函數、RBF核函數以及sigmoid核函數，選擇核函數最有效的方法便是使用不同的核函數進行SVM訓練，挑選表現最優的作為樣本訓練的核函數。SVM模型采用與BP模型同樣的數據集進行訓練建模，同樣以加工溫度、初始含水率以及工作時間作為輸入，加工過程含水率預測結果作為輸出，通過試驗測試的方法對BP和SVM模型進行參數尋優，均以最優參數進行模型訓練。

2 結果與分析

2.1 綠茶加工全過程含水率變化規律

試驗選用當天新采摘的茶鮮葉，經過攤青機9～10 h的攤青，輸送至殺青機直到完成全部加工過程。表1和表2分別為不同加工工序編號以及各茶葉批次含水率變化，茶葉各批次平均含水率變化規律如圖5揚示。

圖5 綠茶各批次平均含水率變化曲線Fig.5 Variation curve of average moisture content of each batch of green tea

表1 不同工序樣品含水率編號表Tab.1 Number table of sample moisture content in different processes

表2 加工過程茶葉含水率變化Tab.2 Changes in tea moisture content during processing %

新采摘的茶鮮葉含水率較高，含水率約為77%～80%，攤青結束后下降至72%左右進行殺青，殺青過程大量失水，含水率降至53%左右，冷卻回潮和揉捻過程含水率呈現先減少后升高的趨勢，水分變化幅度在3%以內，對整個加工過程而言變化不明顯，揉捻結束進行烘干，茶葉再次大量失水降至6%～7%，最后提香工序使茶葉含水率降至4%左右，茶葉加工結束。

2.2 綠茶各加工工序含水率變化規律

2.2.1 攤青與殺青

新采摘的鮮葉水分大約在78%左右，在殺青前需要對鮮葉進行9～10 h的攤青處理，促使茶葉內部多酚類等滋味成分適度轉化，揮發青草氣。圖6（a）為茶葉攤青過程平均含水率變化過程，結果顯示攤青過程含水率的整體變化十分緩慢，平均每小時失水約1.25%，攤青開始時失水較慢，后期速度明顯加快，這是因為剛采摘的茶鮮葉葉片脆硬，保水能力較強，隨著水分減少，葉片細胞的呼吸速率逐漸降低，細胞逐漸失去膨脹狀態，葉質由硬變軟，保水能力逐漸降低，失水速度加快，攤青結束鮮葉含水率約為72%左右，經過攤青的茶葉葉質柔軟，葉色由鮮綠轉為暗綠，青氣消失，清香顯露，可進行下一步的殺青過程。

殺青是綠茶加工中的關鍵工序。主要原理是采取高溫措施使鮮葉大量失水，達到可以揉捻的程度[17]。圖6（b）為不同溫度下茶葉殺青過程中的含水率變化曲線，結果表明，殺青開始失水速度較快，隨著水分降低稍有放緩，整個殺青過程短暫且劇烈，4 min內茶葉含水率由72%迅速降至53%，這是由于在自然條件下茶葉中含有的茶多酚會發生酶促反應使茶葉發酵，發酵后的茶葉表現為“紅梗紅葉”，嚴重影響綠茶品質，因此需要高溫抑制酶的活性避免發酵，同時在茶葉大量失水的同時發生一系列化學變化，形成綠茶的品質特征。經過殺青的茶葉葉色暗綠，手捏葉質柔軟，略有粘性，梗折不斷，青氣消失，茶香溢出。

圖6 攤青及殺青過程平均含水率變化曲線Fig.6 Variation curve of average moisture content in the process of spreading and tea leaves

2.2.2 冷卻回潮與揉捻

經過殺青的茶葉由于高溫造成茶葉內部水分分布不均，特別是葉肉與葉梗之間水分差別較大，需要對殺青后的鮮葉進行回潮處理使梗葉水分重新分布。將回潮過程取得的茶葉樣品進行梗葉分離，分別測量葉肉與葉梗的含水率，其葉片含水率變化以及梗葉水分比如圖7揚示。

圖7 冷卻回潮過程平均含水率變化曲線Fig.7 Variation curve of average moisture content in the process of cooling regain

結果顯示，相比茶葉總體含水率，葉梗部分水分略高，葉片部分水分較低，回潮過程主要是葉梗中的水分向葉片部位的移動過程，梗葉水分比由2.1下降至1.26后基本穩定，整個過程伴有3%左右的少量失水，為揉捻做準備。

冷卻回潮結束，茶葉由傳送帶送至揉捻機組進行揉捻，揉捻工序指對鮮葉進行揉搓使茶葉細胞壁破碎，細胞液流出附著在茶葉表面，促進茶葉外形的形成，卷曲成條[18]。圖8為揉捻過程的茶葉含水率變化曲線。

圖8 揉捻過程平均含水率變化曲線Fig.8 Variation curve of average moisture content during rolling and twisting

結果顯示，揉捻過程通常持續20～30 min，含水率變化速率不穩定，整個過程茶葉含水率有2%～3%左右的少量升高，這是因為揉捻過程中茶葉的細胞壁破碎速率不穩定導致水分變化速率不穩定，揉捻時濃稠的細胞液流出，在潮濕的工業生產環境中吸收少量水分使得水分微量升高，但是由于整個過程水分變化不明顯，在復雜的工業環境中通常忽略揉捻過程的水分變化。

2.2.3 烘干與提香

烘干過程是茶葉加工過程中水分變化最為顯著的工序，在茶葉大量失水的同時起到對茶葉整形做形，固定茶葉品質的作用[19]。采用滾筒烘干機對茶葉進行動態烘干，茶葉烘干時處于不停翻滾的狀態，可有效防止茶葉結塊，不同溫度下茶葉烘干過程含水率變化曲線如圖9（a）揚示，整個過程大約持續60～70 min，水分由50%左右降至6%左右，整個過程呈現先快后慢的趨勢，隨烘干溫度的升高失水速率顯著升高。烘干結束后進行最后的提香工序，通過高溫烘出茶香，徹底消除青草氣，同時水分降至易于保存的范圍（4%～5%），圖9（b）為提香過程含水率變化，提香過程失水較少，水分越低，下降越慢。經過烘干和提香后的茶葉，綠潤勻整，滋甘味醇，茶香濃烈。

圖9 烘干及提香過程平均含水率變化曲線Fig.9 Variation curve of average moisture content during drying and titian

2.3 含水率預測模型的建立

為減小誤差，綠茶殺青和烘干試驗過程中每次測量試驗均進行3次，共記錄殺青數據204組，烘干數據564組，取3次測量的平均含水率作為數據集對模型進行訓練，共得到殺青數據集68組，烘干數據集188組，基于同樣的數據集分別采用BP神經網絡算法和支持向量機（SVM）算法建立殺青和烘干模型。

2.3.1 BP預測模型的建立

利用BP神經網絡算法對綠茶殺青以及烘干過程建立含水率回歸預測模型，選擇溫度、工序初始含水率、工作時間作為輸入，時刻含水率作為輸出，根據經驗公式（2）確定隱含層神經元數量為2～12，將數據分為訓練集和測試集，比例設置為9∶1、8∶2、7∶3和6∶4，分別進行訓練，選擇決定系數R2作為評價指標[20]，測試集的預測結果如圖10揚示。

圖10 BP網絡殺青、烘干不同隱含層節點數目和數據比例交叉尋優分析Fig.10 Cross-optimization analysis under different hidden layer nodes and data ratios in during tea leaves and baking of BP network

結果表明，在綠茶殺青和烘干工序建立的BP網絡模型均在隱含層節點為8，數據結構為8∶2（殺青模型訓練集為54組，測試集為14組；烘干模型訓練集150組，測試集為38組）時，預測模型精度最好，其決定系數R2分別為0.999 01和0.997 29。

2.3.2 SVM預測模型的建立

以相同的數據集利用支持向量機（SVM）對綠茶殺青和烘干過程的含水率進行回歸預測，通過MATLABLISBSVM工具箱建立SVM回歸模型，目前最常用的核函數主要有線性核函數（Linear Kernel）、多項式核函數（Polynomial Kernel）、RBF核函數（RadialBasis Function）以及Sigmoid核函數，分別利用不同的核函數以及數據結構進行訓練，以決定系數R2為評價指標，測試集的預測結果如圖11揚示。

圖11 SVM殺青、烘干不同核函數和數據比例交叉尋優分析Fig.11 Cross-optimization analysis under different kernel functions and data ratios in during fixation and drying of SVM

由圖中結果可知，對于SVM模型，殺青和烘干模型均在RBF核函數，數據比例為8∶2（殺青模型訓練集為54組，測試集為14組；烘干模型訓練集150組，測試集為38組）時的預測模型精度最高，殺青和烘干模型的R2分別為0.999 32和0.997 86。

2.3.3 預測模型對比分析

對綠茶加工過程中失水最為顯著的殺青以及烘干過程以溫度、初始含水率以及工作時間作為輸入，茶葉含水率作為輸出，分別利用BP神經網絡算法和SVM算法建立含水率預測模型。

通過2.3.1 節和2.3.2 節尋優分析確定BP網絡結構為3-8-1，SVM模型以RBF為核函數，數據結構訓練集和測試集比例均為8∶2（殺青模型訓練集為54組，測試集為14組；烘干模型訓練集150組，測試集為38組）。

采用均方根誤差RMSE、平均絕對誤差MAE和決定系數R2作為模型評價指標，R2越接近1，RMSE、MAE越小，表明模型的預測效果越好。經過訓練的殺青及烘干過程的BP和SVM含水率預測模型的預測結果如表3和圖12揚示。

圖12 BP和SVM預測模型驗證結果Fig.12 Verification results of BP and SVM prediction model

表3 殺青及烘干過程含水率預測模型比較Tab.3 Comparison of prediction models of moisture content in the process of tea leaves and baking

結果表明，由模型推算得到的預測值與實測值之間都呈顯著相關，MAE、RMSE和R2都較理想，相比BP神經網絡模型，支持向量機（SVM）模型的模型預測效果更好，預測值與真實值的誤差更低。

通過對不同加工工序含水率預測的誤差分析可知，相比烘干環節，建立的兩種模型均對失水過程更加劇烈的殺青工序的預測更準確，精度更高，效果更好。

3 結論

1）茶葉含水率是茶葉加工過程中的重要指標，本文通過設計試驗探究了茶葉加工過程中含水率的變化規律，新采摘的茶鮮葉，經過攤青、殺青、冷卻回潮、揉捻、烘干以及提香6個步驟最終加工成色香味形俱佳的綠茶，由茶葉內的水分作為介質承載其內含成分發生理化變化，這使得含水率成為了茶葉加工中的關鍵性指標，除了回潮和揉捻過程水分變化不明顯，攤青、殺青、烘干、提香等工序的加工程度都會以茶葉含水率作為評價指標。

2）通過各工序試驗，得出在茶葉加工過程中，水分變化最顯著的是殺青以及烘干過程，其次為攤青和提香，回潮和揉捻過程目的是使茶葉水分重新分布以及揉出細胞液，水分變化最不明顯。攤青過程使得茶葉含水率由78%左右下降至71%左右，過程緩慢，水分均勻喪失，茶葉葉質由硬變軟，發出清香；殺青過程短暫且劇烈，失水至51%左右，高溫阻止發酵，促進茶葉內含物轉化，是形成“清湯綠葉”的關鍵工藝；回潮過程實現梗葉水分重新分布，揉捻使茶葉細胞壁破碎細胞液流出附著在茶葉表面，茶葉卷曲成條，促進外形形成，兩個過程水分變化均不明顯；最后的烘干以及提香工序依然伴隨茶葉大量失水，相比殺青較柔和，失水的同時起到對茶葉整形做形，固定茶葉品質，發展茶香的作用，是實現綠茶“綠潤勻整，滋甘味醇”的關鍵工藝。

3）為準確預測綠茶加工過程的含水率變化，選擇失水最顯著的殺青以及烘干過程，以溫度、初始含水率和工作時間作為輸入，時刻含水率作為輸出，基于BP神經網絡和支持向量機（SVM）算法，建立綠茶加工中殺青和烘干過程含水率動態回歸預測模型，經驗證，BP殺 青 和 烘 干 模 型 的R2分 別 為0.999 01、0.997 29，SVM殺青和烘干模型的R2分別為0.999 32、0.997 86，對各個模型進行誤差分析，結果表明采用支持向量機（SVM）算法建立的預測模型性能更加良好，對綠茶的智能化生產具有較好的指導意義。